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开封景区网站建设项目方案,企业网站宣传册应该哪个部门做,官方网站建设最重要的是什么,最新热点新闻事件本文详细介绍了AI Agent的概念#xff0c;解释了它如何通过工具实现对外部环境的感知和改变#xff0c;重点阐述了ReAct模式和Plan-And-Execute模式两种核心设计原理。ReAct模式通过思考-行动-观察的循环处理任务#xff0c;而Plan-And-Execute模式则先制定计划再执行#…本文详细介绍了AI Agent的概念解释了它如何通过工具实现对外部环境的感知和改变重点阐述了ReAct模式和Plan-And-Execute模式两种核心设计原理。ReAct模式通过思考-行动-观察的循环处理任务而Plan-And-Execute模式则先制定计划再执行后者具有结构化、上下文优化、提升鲁棒性和增强可解释性等优势。掌握这些原理能帮助开发者高效构建基于大模型的应用。AI Agent也叫Agent是开发复杂大模型应用场景中非常重要的概念但是很多人并不清楚Agent是什么它是如何运作的本文用图文的形式彻底搞懂这两个问题。什么是Agent大模型本身擅长回答问题但是在使用时我们会发现一个问题它们无法感知和改变外界的环境比如开发一个博客系统它确实可以写出代码但是写完之后把代码写入到文件还是要自己动手拷贝、启动服务、调试已经有了博客系统的代码想让大模型基于这些代码来改写增加一些功能就必须把已有的所有代码复制给大模型才行我们不主动告诉大模型它是不知道这些代码的这就是大模型无法感知和改变外界环境的体现那么有没有办法解决这个问题呢我们只需要接入对应的工具即可比如读写文件内容的工具、查看文件列表的工具、运行终端命令的工具。工具就像大模型的感官和四肢有了它们大模型就可以自己读、写代码运行调试代码整个过程完全自动化。把大模型和工具组织起来变成一个能感知和改变外界环境的软件实体我们就称之为AI Agent。Agent的设计模式Agent的设计模式很多本文主要讲解应用最多的两个模式ReAct模式和Plan-And-Execute模式。1、ReAct模式在ReAct模式下用户先提交任务Agent先做思考Thought思考后会决定是否调用工具如果需要就会调用对应的工具ReAct称这一步为行动Action在行动后Agent会去查看工具的执行结果比如读取文件内容、写入文件是否成功等ReAct称这一步为观察Observation在观察之后ReAct会继续思考它会再次判断是否需要调用工具如果还是需要的话它会继续重复之前所说的行动、观察、思考的流程直到某一个时刻可以给出结论了此时它就输出了最终答案整个流程如下ReAct模式的实现原理为什么ReAct模式拿到用户输入的内容后需要先思考、再行动为什么不直接行动是因为模型就这样训练的吗这和模型的训练没有关系主要的奥秘其实都集中在系统提示词上它规定了模型的角色、运行的规则、环境信息等等示例你是一个智能助手工作方式如下 1. 你会基于用户的问题先进行“思考Thought”写出你的推理过程。 2. 然后根据推理结果执行“行动Action”调用可用的工具。 3. 当你获得观察结果Observation后再继续思考或给出最终答案。 严格遵循以下输出格式 Thought: ... Action: ... Observation: ... Final Answer: ... 你可以使用的工具如下 1. WebSearch(query: str) —— 用于搜索网络信息 2. Calculator(expression: str) —— 用于数学计算 3. PythonRunner(code: str) —— 运行 Python 代码备注除了上述提示词外还需要具体的处理程序。2、Plan-And-Execute模式在这种模式下根据用户输入的任务先制定一个多步骤的计划然后逐项执行该计划在执行过程中可以根据新获取的信息动态调整计划。Plan-And-Execute模式将Agent的工作流程明确划分为两个主要阶段规划阶段Agent首先对接收到的复杂任务或目标进行整体分析和理解。然后它会生成一个高层次的计划将原始任务分解为一系列更小、更易于管理的子任务或步骤。这种分解有助于在执行阶段减少处理每个子任务所需的上下文长度这个计划通常是一个有序的行动序列指明了要达成最终目标需要完成哪些关键环节。这个蓝图可以先呈现给用户允许用户在执行开始前对计划步骤给出修改意见。执行阶段计划制定完成后可能已采纳用户意见Agent进入执行阶段。它会按照规划好的步骤逐一执行每个子任务。在执行每个子任务时Agent可以采用标准的ReAct循环来处理该子任务的具体细节例如调用特定工具、与外部环境交互、或进行更细致的推理。执行过程中Agent会监控每个子任务的完成情况。如果某个子任务成功则继续下一个如果遇到失败或预期之外的情况Agent可能需要重新评估当前计划可以动态调整计划或返回到规划阶段进行修正此阶段同样可以引入用户参与允许用户对子任务的执行过程或结果进行反馈甚至提出调整建议。与标准的ReAct相比Plan-and-Execute模式的主要优势在于结构化与上下文优化通过预先规划将复杂任务分解为小步骤不仅使Agent行为更有条理还有效减少了执行各子任务时的上下文长度提升了处理长链条任务的效率和稳定性。提升鲁棒性将大问题分解为小问题降低了单步决策的复杂性。如果某个子任务失败影响范围相对可控也更容易进行针对性的调整。增强可解释性与人机协同清晰的计划和分步执行过程使得Agent的行为更容易被理解和调试。更重要的是任务的分解为用户在规划审批和执行监控等环节的参与提供了便利用户可以对任务的执行步骤给出修改意见从而实现更高效的人机协作确保任务结果更符合预期。这种规划-执行的思考框架因其在复杂任务处理上的卓越表现已成为AI Agent领域广泛采用的核心策略之一。总结无论是刚入门的大模型应用开发者还是工程化的团队只要掌握了Agent底层原理和方法论结合合适的工具和框架都能轻松、高效开发出基于大模型的应用。从下一期开始我会以一个“代码生成系统”为实例详细讲解Agent如何在实际项目中进行运用整个“代码生成系统”的业务流程大致如下AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】